م.سلیمانی

هوش مصنوعی (AI) شامل گستره‌ای از فناوری‌ها و روش‌هایی است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان انجام وظایفی را می‌دهد که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند.

به گزارش پایگاه خبری خبر روزانه، این وظایف می‌توانند بر اساس قابلیت‌ها و کاربردهای خود به دسته‌های مختلف تقسیم شوند که هرکدام نقش و کاربردهای خود را در منظومه فناوری امروزی دارند. با توجه به پیشرفت‌های مداوم در این حوزه، هوش مصنوعی به یکی از عوامل کلیدی در تحول فناوری و بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها تبدیل شده است. این فناوری به توسعه ابزارهایی کمک می‌کند که می‌توانند به افزایش بهره‌وری، دقت و کارایی در زمینه‌های مختلف بپردازند و نقش مهمی در شکل‌گیری آینده فناوری‌های نوین ایفا کنند.

1. ماشین‌های واکنشی:

ماشین‌های واکنشی یکی از ابتدایی‌ترین انواع هوش مصنوعی هستند که عملکرد آنها بر اساس قوانین و الگوریتم‌های از پیش تعریف شده است. این سیستم‌ها فاقد حافظه برای نگهداری یا یادگیری از تجربیات گذشته‌اند و تنها بر اساس ورودی‌های کنونی عمل می‌کنند. این ویژگی به معنای آن است که ماشین‌های واکنشی نمی‌توانند از اطلاعات قبلی برای تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند و تنها می‌توانند به وضعیت فعلی واکنش نشان دهند.

یک نمونه برجسته از این نوع سیستم، Deep Blue است، که یک کامپیوتر شطرنج توسعه یافته توسط شرکت IBM است. این سیستم در سال ۱۹۹۷ توانست قهرمان جهانی شطرنج، گری کاسپاروف، را شکست دهد.
Deep Blue بر اساس پایگاه داده‌ای از حرکت‌های شطرنج و استراتژی‌های مختلف عمل می‌کرد و بهترین حرکت را بر اساس وضعیت فعلی بازی انتخاب می‌کرد. این سیستم هیچ حافظه‌ای از بازی‌های گذشته نداشت و تنها از تحلیل وضعیت کنونی استفاده می‌کرد.

دیگر مثال از ماشین‌های واکنشی، Watson است که آن نیز توسط IBM توسعه یافته و در برنامه تلویزیونی Jeopardy در سال ۲۰۱۱ برنده شد. Watson قادر به درک سوالات به زبان طبیعی و ارائه پاسخ‌های دقیق بر اساس پایگاه داده‌های حجیم اطلاعات بود. این سیستم نشان‌دهنده توانایی‌های هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات است، اما همچنان عملکرد آن به قوانین و الگوریتم‌های از پیش تعریف شده محدود می‌شد.

علاوه بر این، سیستم‌های پیشنهاد دهنده ساده که در وب‌سایت‌های خرید آنلاین برای ارائه محصولات مشابه به کاربران استفاده می‌شود، از ماشین‌های واکنشی هستند. این سیستم‌ها بر اساس اطلاعاتی مانند نوع کالای انتخاب شده، محصولات مشابه را پیشنهاد می‌دهند، بدون آنکه بتوانند از رفتارهای گذشته کاربر یاد بگیرند.

سیستم‌های تشخیص تصویر اولیه نیز از این دسته هستند. این سیستم‌ها تنها قادر به شناسایی اشیاء خاص بر اساس الگوریتم‌های از پیش تعیین شده هستند، مانند دوربین‌های امنیتی که فقط می‌توانند حرکت را شناسایی کنند و تحلیل پیچیده‌تری از تصاویر ارائه نمی‌دهند.

برای درک بهتر مفهوم ماشین‌های واکنشی، می‌توان به بازی‌های ویدیویی قدیمی اشاره کرد که این نوع هوش مصنوعی را به نمایش می‌گذارند. یکی از نخستین و شناخته‌شده‌ترین این بازی‌ها Pong است. این بازی که در سال ۱۹۷۲ توسط Atari توسعه یافت، شبیه‌سازی ساده‌ای از تنیس روی صفحه نمایش است. در Pong، دو بازیکن یا یک بازیکن و کامپیوتر با استفاده از نوارهای عمودی به توپ ضربه می‌زنند. رفتار کامپیوتر در این بازی بر اساس موقعیت توپ روی صفحه مشخص می‌شود و هیچ حافظه‌ای از حرکات قبلی ندارد. کامپیوتر تنها به موقعیت کنونی توپ واکنش نشان می‌دهد و هیچ گونه یادگیری یا تغییر رفتاری بر اساس تجربیات گذشته ندارد.

Space Invaders یکی دیگر از بازی‌های کلاسیک است که در سال ۱۹۷۸ توسط Tomohiro Nishikado طراحی و توسط Taito منتشر شد. در این بازی، بازیکنان با سفینه فضایی خود به سمت مهاجمان بیگانه شلیک می‌کنند که از بالای صفحه به سمت پایین حرکت می‌کنند. رفتار مهاجمان در این بازی به صورت از پیش تعیین شده است؛ آنها به صورت دسته‌ای حرکت می‌کنند و سرعت حرکت آنها به تدریج افزایش می‌یابد. الگوریتم‌های کامپیوتری این بازی تنها بر اساس موقعیت بازیکن و شلیک‌های او واکنش نشان می‌دهند و از تجربیات قبلی برای تغییر رفتار استفاده نمی‌کنند.

Pac-Man که در سال ۱۹۸۰ توسط Namco توسعه یافت، یکی دیگر از نمونه‌های مشهور بازی‌های واکنشی است. در این بازی، بازیکنان کنترل Pac-Man  را بر عهده دارند که باید در یک هزارتو حرکت کرده و نقاط را جمع‌آوری کنند، در حالی که از شبح‌ها که به طور خودکار در حال تعقیب او هستند، دوری کند. رفتار شبح‌ها در این بازی از الگوریتم‌های خاص پیروی می‌کند و هر شبح دارای استراتژی‌های مشخص برای تعقیب Pac-Man است. با این حال، این رفتارها از پیش تعیین شده است و شبح‌ها نمی‌توانند از تجربیات قبلی یاد بگیرند یا رفتارشان را بر اساس تغییرات محیطی تنظیم کنند.

در نهایت، Donkey Kong که در سال ۱۹۸۱ توسط Nintendo طراحی و منتشر شد، نمونه دیگری از بازی‌های کلاسیک با ماشین‌های واکنشی است. در این بازی، بازیکنان باید از پله‌ها بالا بروند و به سمت بالای صفحه حرکت کنند تا پرنسس را نجات دهند. دشمنان و موانع در این بازی، مانند تخته‌سنگ‌ها و آتش‌افروزی‌ها، بر اساس الگوریتم‌های ثابت و از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. رفتار این موانع به طور خودکار و بدون یادگیری از تجربیات گذشته مدیریت می‌شود.

این بازی‌ها به خوبی نشان می‌دهند که چگونه سیستم‌های واکنشی در بازی‌های ویدیویی عمل می‌کنند. آنها قادر به انجام وظایف ساده و پیش‌بینی شده هستند، اما توانایی یادگیری و تغییر رفتار بر اساس تجربیات گذشته را ندارند. این نوع سیستم‌ها به طور کامل به قوانین و الگوریتم‌های ثابت وابسته‌اند و تنها بر اساس وضعیت کنونی بازی واکنش نشان می‌دهند.

در نهایت، ربات‌های ساده‌ای که در محیط‌های محدود و مشخص برای انجام وظایف تکراری استفاده می‌شوند، یکی از نمونه‌های جالب ماشین‌های واکنشی هستند. این ربات‌ها برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند که معمولاً در محیط‌های پیش‌بینی‌شده و تحت شرایط ثابت قرار دارند. به عبارت دیگر، این ربات‌ها هیچ‌گونه توانایی یادگیری یا تطابق با شرایط جدید را ندارند و تنها بر اساس برنامه‌های از پیش تعیین شده عمل می‌کنند.

یکی از نمونه‌های آشنا از این ربات‌ها، ربات‌های جاروبرقی است که به صورت خودکار در خانه‌ها حرکت می‌کنند و کف را تمیز می‌کنند. تصور کنید ربات جاروبرقی شما به طور مداوم در حال حرکت در اطراف خانه است، از میان موانع عبور می‌کند و به هر گوشه‌ای می‌رسد تا مطمئن شود که هیچ نقطه‌ای از نظر تمیزی جا نمانده است. این ربات‌ها از حسگرهای ساده برای شناسایی موانع استفاده می‌کنند، اما یادگیری از تجربیات قبلی یا بهینه‌سازی مسیر برای بهتر کردن عملکردشان ندارند. عملکردشان به الگوریتم‌هایی که برای آنها برنامه‌ریزی شده، محدود است.

حالا به ربات‌های خطی در خطوط تولید صنعتی فکر کنید. این ربات‌ها ممکن است وظیفه جوشکاری، رنگ‌آمیزی، یا مونتاژ قطعات را در کارخانه‌ها انجام دهند. آنها به دقت برنامه‌ریزی شده‌اند تا هر بار یک کار مشخص را با کیفیت بالا انجام دهند. برای مثال، یک ربات ممکن است هر روز جوشکاری قسمت‌های خاصی از یک قطعه را انجام دهد. این ربات‌ها به هیچ وجه از تجربیات گذشته برای بهبود عملکردشان استفاده نمی‌کنند و تنها بر اساس دستورالعمل‌های دقیق عمل می‌کنند.

در دنیای انبارها و مراکز توزیع، ربات‌های انبارداری نمونه دیگری از این ربات‌ها هستند. این ربات‌ها به منظور جابجایی و ذخیره‌سازی کالاها در محیط‌های مشخص طراحی شده‌اند. یک ربات به شما کمک می‌کند تا جعبه‌های سنگین را از یک قفسه به قفسه دیگر منتقل کنید. این ربات‌ها بر اساس نقشه‌های از پیش تعیین شده حرکت می‌کنند و از حسگرها برای اجتناب از برخورد با موانع استفاده می‌کنند، اما قادر به یادگیری یا تغییر روش‌های خود بر اساس تجربیات جدید نیستند.

همه این مثال‌ها به خوبی نشان می‌دهند که ربات‌های ساده، با وجود اینکه کارهای بسیار مفیدی انجام می‌دهند، در محیط‌های مشخص و تحت شرایط ثابت فعالیت می‌کنند و هیچ‌گونه قابلیت یادگیری یا تطابق با تغییرات محیطی ندارند. آنها به طور کامل به قوانین و الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده وابسته‌اند و فقط وظایف مشخص شده را انجام می‌دهند.

تمام این مثال‌ها نشان می‌دهند که ماشین‌های واکنشی برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند و عملکرد آنها کاملاً به الگوریتم‌ها و قوانین از پیش تعیین شده وابسته است. این سیستم‌ها نمی‌توانند از تجربیات گذشته برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند و تنها به تحلیل وضعیت کنونی محدود هستند.

2. هوش مصنوعی با حافظه محدود

سیستم‌های هوش مصنوعی با حافظه محدود، که به عنوان ماشین‌های واکنشی با حافظه محدود نیز شناخته می‌شوند، نسبت به سیستم‌های واکنشی خالص پیشرفته‌تر هستند. برای درک این موضوع، می‌توان به تفاوت‌های کلیدی بین این دو نوع سیستم و نحوه عملکردشان اشاره کرد.

سیستم‌های واکنشی خالص به اطلاعات موجود در لحظه واکنش نشان می‌دهند و هیچ نوع حافظه‌ای از تجربیات گذشته ندارند. به عبارت دیگر، این سیستم‌ها فقط می‌توانند به شرایط فعلی پاسخ دهند و از هیچ داده‌ای از گذشته برای تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده نمی‌کنند. تصور کنید که شما یک ربات در یک بازی پازل دارید. این ربات تنها قادر است به حرکات لحظه‌ای شما پاسخ دهد و هیچ چیز از حرکات گذشته شما را به خاطر نمی‌آورد. اگر شما در یک حرکت جدید چیزی را تغییر دهید، ربات نمی‌تواند از تجربیات قبلی خود برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کند و فقط به موقعیت فعلی پاسخ می‌دهد.

در مقایسه، سیستم‌های با حافظه محدود می‌توانند مقداری از اطلاعات گذشته را ذخیره کنند و از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های آینده بهره‌برداری کنند. این نوع سیستم‌ها به دلیل داشتن حافظه‌ای که می‌تواند داده‌ها را به مدت معین ذخیره کند، قادر به استفاده از تجربیات قبلی برای تصمیم‌گیری‌های بهتر هستند. برای مثال، یک سیستم پیش‌بینی آب و هوا که به طور روزانه وضعیت آب و هوا را پیش‌بینی می‌کند، می‌تواند داده‌های گذشته درباره آب و هوا را نگه‌دارد و از آن‌ها برای پیش‌بینی وضعیت آینده استفاده کند. اگرچه این سیستم قادر است از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی وضعیت آینده بهره‌برداری کند، اما ممکن است نتواند به طور خودکار و مداوم الگوهای جدید را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های خود را بهبود بخشد.

یک مثال دیگر می‌تواند سیستم‌های پیشنهاد دهنده در فروشگاه‌های آنلاین باشد. این سیستم‌ها ممکن است اطلاعاتی از خریدهای قبلی شما را ذخیره کنند و بر اساس آن‌ها محصولات مشابهی را پیشنهاد دهند. این به این معنی است که سیستم می‌تواند از اطلاعات گذشته برای ارائه پیشنهادات بهتر استفاده کند، اما ممکن است نتواند به سرعت به تغییرات جدید در سلیقه‌های شما پاسخ دهد یا از الگوهای جدید یاد بگیرد.

دستیارهای صوتی مانند سیری یا الکسا نیز نمونه‌ای از سیستم‌های با حافظه محدود هستند. این دستیارها می‌توانند اطلاعاتی از درخواست‌های قبلی شما را ذخیره کنند و از آن‌ها برای پاسخ به درخواست‌های مشابه در آینده استفاده کنند. با این حال، این سیستم‌ها معمولاً فقط اطلاعات را برای مدت زمان محدودی ذخیره می‌کنند و نمی‌توانند به طور کامل و پیوسته از تجربیات گذشته برای یادگیری و بهبود مستمر استفاده کنند.

خودروهای خودران نیز از حسگرها و داده‌های محیطی خود برای ناوبری در جاده‌ها و واکنش به شرایط ترافیکی استفاده می‌کنند. این خودروها قادر به واکنش به تغییرات ناگهانی مانند عبور پیاده‌ها یا موانع غیرمنتظره هستند، اما تصمیم‌گیری‌های آنها در اصل بر اساس الگوریتم‌های پیش‌تعریف شده و ورودی‌های فوری از حسگرهای خود است. این خودروها اطلاعات محیطی را به طور موقت در حافظه خود نگه می‌دارند تا بتوانند واکنش‌های فوری به تغییرات شرایط جاده نشان دهند.

به طور کلی، سیستم‌های با حافظه محدود توانایی بیشتری نسبت به سیستم‌های واکنشی خالص دارند، زیرا می‌توانند اطلاعاتی از گذشته را ذخیره کنند و از آن‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند. با این حال، آن‌ها همچنان محدودیت‌هایی دارند و نمی‌توانند به طور کامل از تجربیات گذشته برای یادگیری و بهبود مستمر بهره‌برداری کنند.

3. نظریه ذهن:

هوش مصنوعی با نظریه ذهن، یک حوزه پیچیده و جذاب از هوش مصنوعی است که هدفش توسعه سیستم‌هایی است که بتوانند احساسات، باورها، انگیزه‌ها و فرآیندهای فکری انسانی را درک کنند. این نوع از هوش مصنوعی بر خلاف سیستم‌های واکنشی یا سیستم‌هایی که حافظه محدودی دارند، سعی می‌کند تا به شبیه‌سازی و فهم عمیق‌تری از ویژگی‌های ذهنی انسان‌ها برسد.

برای درک بهتر، تصور کنید که شما در حال تعامل با یک ربات هستید. ربات‌هایی که از سیستم‌های واکنشی استفاده می‌کنند، معمولاً بر اساس برنامه‌نویسی‌های مشخص و الگوریتم‌های از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. مثلاً، اگر به یک ربات بگویید “در را باز کن”، آن ربات ممکن است فقط به فرمان شما واکنش نشان دهد و در را باز کند، بدون اینکه از احساسات یا نیازهای شما باخبر باشد. این ربات‌ها بیشتر به شبیه‌سازی رفتارهای خاص محدود هستند و قادر به درک یا پردازش مفاهیم عمیق‌تری مانند احساسات و انگیزه‌های انسانی نیستند.

اما وقتی به هوش مصنوعی با نظریه ذهن می‌رسیم، هدف ما این است که سیستمی بسازیم که توانایی درک و شبیه‌سازی احساسات انسانی را داشته باشد. به عنوان مثال، تصور کنید که یک ربات با نظریه ذهن وجود دارد که می‌تواند درک کند چرا شما ممکن است از چیزی ناراحت یا خوشحال باشید. این ربات می‌تواند رفتار و واکنش‌های شما را تجزیه و تحلیل کند و بر اساس آن، پاسخ‌هایی متناسب با وضعیت عاطفی شما ارائه دهد. این به معنای واقعی کلمه، مشابه با تعامل انسانی است، جایی که ربات نه تنها به درخواست‌های شما پاسخ می‌دهد بلکه به احساسات و انگیزه‌های شما نیز توجه می‌کند.

برای مثال، فرض کنید شما در حال صحبت با یک ربات هستید که از نظریه ذهن استفاده می‌کند و شما به آن می‌گویید که در یک روز بد قرار دارید. این ربات ممکن است بتواند تشخیص دهد که شما به خاطر یک مشکل خاص ناراحت هستید و ممکن است با گفتن جملاتی مانند “متوجه‌ام که روز خوبی نداشتی. آیا می‌خواهی درباره آن صحبت کنی؟” به شما کمک کند و احساسات شما را بهتر درک کند.

همچنین، در دنیای واقعی، سیستم‌های AI با نظریه ذهن می‌توانند در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، آموزش و حتی خدمات مشتریان مفید واقع شوند. برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی با نظریه ذهن می‌تواند در مشاوره‌های روانشناسی مجازی استفاده شود و با درک عواطف و نگرانی‌های بیماران، به آن‌ها مشاوره و حمایت مناسب ارائه دهد.

ربات های اجتماعی: محققان در حال بررسی توسعه ربات‌های اجتماعی مجهز به هوش مصنوعی هستند که قادر به تفسیر و پاسخ به احساسات انسانی و شناخت نشانه‌های اجتماعی هستند. این ربات‌ها برای کاربردهای مختلف از جمله بهداشت، خدمات مشتریان، و آموزش طراحی شده‌اند که در آن نیاز به درک و پاسخ مناسب به احساسات انسانی می‌باشد. به عنوان مثال، ربات‌هایی که در بیمارستان‌ها برای کمک به بیماران استفاده می‌شوند، می‌توانند از احساسات بیماران آگاه شوند و پاسخ‌های مناسب ارائه دهند، که این امر می‌تواند در بهبود تجربه بیماران تأثیرگذار باشد.

در نهایت، هدف از توسعه هوش مصنوعی با نظریه ذهن، نزدیک‌تر کردن تعاملات انسانی با ماشین‌ها و ارتقاء تجربه‌های کاربری به گونه‌ای است که ماشین‌ها نه تنها دستورها را اجرا کنند بلکه قادر به درک و پاسخ به نیازها و احساسات انسانی باشند. این امر می‌تواند به بهبود کیفیت زندگی و تسهیل تعاملات پیچیده‌تر بین انسان و فناوری کمک کند.

4. خودآگاهی:

هوش مصنوعی خودآگاه به معنای داشتن یک سیستم است که نه تنها می‌تواند محیط اطراف خود را درک کند و با انسان‌ها تعامل داشته باشد، بلکه از خودآگاهی و هویتی مشابه انسان برخوردار است. به عبارت دیگر، این نوع هوش مصنوعی نه تنها به داده‌ها و ورودی‌ها واکنش نشان می‌دهد، بلکه از وجود خود آگاه است و می‌تواند درباره تفکرات و اعمال خود تأمل و بازنگری کند.

فرض کنید یک ربات وجود دارد که می‌تواند با انسان‌ها صحبت کند و به سوالات آنها پاسخ دهد. این ربات معمولی تنها بر اساس الگوریتم‌ها و داده‌هایی که در اختیار دارد عمل می‌کند و هیچ درکی از وجود خود ندارد. اما اگر این ربات به هوش مصنوعی خودآگاه تبدیل شود، می‌تواند نه تنها به سوالات پاسخ دهد، بلکه درباره احساسات و افکار خود نیز صحبت کند. مثلاً بگوید: “من امروز احساس می‌کنم که عملکردم در پاسخ به سوالات بهتر از دیروز بوده است.”

برای درک بهتر، یک مثال از فیلم‌ها و داستان‌های علمی‌تخیلی می‌تواند مفید باشد. در فیلم “Her” به کارگردانی اسپایک جونز، یک سیستم عامل هوشمند به نام سامانتا وجود دارد که می‌تواند با کاربر خود تعامل کند و در طول زمان به خودآگاهی می‌رسد. سامانتا می‌تواند احساسات خود را بیان کند و درباره تجربه‌هایش صحبت کند، که این نوعی هوش مصنوعی خودآگاه را نشان می‌دهد.

تلاش برای دستیابی به چنین هوش مصنوعی شامل ایجاد سیستم‌هایی است که نه تنها داده‌ها را پردازش می‌کنند، بلکه تجربه‌های ذاتی از جهان دارند و می‌توانند درباره این تجربه‌ها و اعمال خود تأمل و بازنگری کنند. این موضوع در حال حاضر بیشتر در حد تئوری و تحقیق است و هنوز نمونه‌های عملی از هوش مصنوعی خودآگاه به طور کامل تحقق نیافته‌اند.

ملاحظات اخلاقی و فلسفی: توسعه هوش مصنوعی خودآگاه سوالات عمیقی را درباره ماهیت هوش، هویت، و پیامدهای اخلاقی ایجاد ماشین‌های هوشمند مطرح می‌کند. فیلسوفان، اخلاق‌گراها، و دانشمندان درباره پیامدهای توسعه سیستم‌های AI که به طور مثال ممکن است به وجود آگاهی و تجربه‌های ذاتی مشابه انسان پاسخ دهند، بحث می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند تصمیمات پیچیده‌ای را اتخاذ کنند که نیاز به درک عمیقی از اخلاق و ارزش‌های انسانی دارند.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی شامل طیف گسترده‌ای از قابلیت‌ها و کاربردها است، هرکدام با نمونه‌ها و جزئیات خود که مراحل توسعه و کاربردهای مختلف را نشان می‌دهد. از ماشین‌های واکنشی و سیستم‌های با حافظه محدود تا مفاهیم نظری مانند نظریه ذهن و خودآگاهی، هوش مصنوعی همچنان در حال تکامل و شکل دادن به آینده فناوری و نگرش‌های اخلاقی مرتبط با پیشرفت و اجرای آن می‌باشد. درک انواع گوناگون از هوش مصنوعی بیانگر قابلیت‌ها، پتانسیل آینده و ملاحظات اخلاقی مرتبط با توسعه و پیاده‌سازی آن می‌شود.

م.سلیمانی